論文の概要: Robust and Agnostic Learning of Conditional Distributional Treatment Effects

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2205.11486v3
• Date: Wed, 04 Jun 2025 13:14:16 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-05 21:20:13.745888
• Title: Robust and Agnostic Learning of Conditional Distributional Treatment Effects
• Title（参考訳）: 条件分布処理効果のロバスト・アグノスティック学習
• Authors: Nathan Kallus, Miruna Oprescu,
• Abstract要約: 問題クラスに対する条件付きDTE(Conditional DTE)を学習するための、新しい堅牢でモデルに依存しない方法論を提供する。 本手法は回帰モデルクラスにCDTEの最良のプロジェクションを提供することができるため,モデルに依存しない。 シミュレーションにおける提案手法の挙動と,富に対する401(k)の適格性の影響を事例として検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 44.31792000298105
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The conditional average treatment effect (CATE) is the best measure of individual causal effects given baseline covariates. However, the CATE only captures the (conditional) average, and can overlook risks and tail events, which are important to treatment choice. In aggregate analyses, this is usually addressed by measuring the distributional treatment effect (DTE), such as differences in quantiles or tail expectations between treatment groups. Hypothetically, one can similarly fit conditional quantile regressions in each treatment group and take their difference, but this would not be robust to misspecification or provide agnostic best-in-class predictions. We provide a new robust and model-agnostic methodology for learning the conditional DTE (CDTE) for a class of problems that includes conditional quantile treatment effects, conditional super-quantile treatment effects, and conditional treatment effects on coherent risk measures given by $f$-divergences. Our method is based on constructing a special pseudo-outcome and regressing it on covariates using any regression learner. Our method is model-agnostic in that it can provide the best projection of CDTE onto the regression model class. Our method is robust in that even if we learn these nuisances nonparametrically at very slow rates, we can still learn CDTEs at rates that depend on the class complexity and even conduct inferences on linear projections of CDTEs. We investigate the behavior of our proposal in simulations, as well as in a case study of 401(k) eligibility effects on wealth.
• Abstract（参考訳）: 条件平均治療効果 (CATE) は, 塩基性共変量に対する個々の因果効果の最良の測定基準である。 しかし、CATEは(条件付き)平均値のみをキャプチャし、治療選択にとって重要なリスクやテールイベントを見落としることができる。 集約分析では、通常、これは、定量値の差や治療群間の尾の期待値など、分布的処理効果(DTE)を測定することで対処される。 仮説上は、各治療群で同様に条件付き量子的回帰を適合させ、それらの差を取ることができるが、これは誤特定やクラス内での最良の予測に頑健ではない。 本稿では,条件付き量子的処理効果,条件付き超量子的処理効果,および$f$-divergencesによるコヒーレントリスク対策に対する条件付き処理効果を含む一連の問題に対して,条件付きDTE(Conditional DTE)を学習するための新しい堅牢でモデルに依存しない手法を提案する。 本手法は,任意の回帰学習者を用いて,特殊擬似アウトカムの構築と共変量への回帰に基づく。 本手法は回帰モデルクラスにCDTEの最良のプロジェクションを提供することができるため,モデルに依存しない。 我々の手法は、非常に遅い速度でこれらのニュアンスを非パラメトリックに学習しても、クラス複雑性に依存する速度でCDTEを学習し、CDTEの線形射影に関する推論を行うことができるという点において堅牢である。 シミュレーションにおける提案手法の挙動と,富に対する401(k)の適格性の影響を事例として検討した。

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